题目名称：LRU 缓存

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。

实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存

int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。

void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例：

输入

["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]

[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]

输出

[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释

LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);

lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}

lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}

lRUCache.get(1); // 返回 1

lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}

lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)

lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}

lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)

lRUCache.get(3); // 返回 3

lRUCache.get(4); // 返回 4

/**

* 解法一：

* 思路：

* （1）

* 时间复杂度：

* 空间复杂度：

*/

class LRUCache {

private caches: Map<number, number>;

constructor(private capacity: number = 0) {

this.caches = new Map()

}

  


get(key: number): number {

const val = this.caches.get(key);

if (val !== undefined) { // 新鲜度提高，重新排序到栈顶

this.caches.delete(key)

this.caches.set(key, val)

return val

} else {

return -1

}

}

  


put(key: number, value: number): void {

const val = this.caches.get(key)

if (val !== undefined) {

this.caches.delete(key)

this.caches.set(key, value)

} else {

if (this.caches.size >= this.capacity) {

let oldKey = this.caches.keys().next().value // 最旧的key

this.caches.delete(oldKey)

}

  


this.caches.set(key, value)

}

}

}